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Como calcular retornos históricos de ações no Python?

Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente sobre como calcular medidas de retorno histórico e risco no contexto de investimentos e ações, utilizando a linguagem de programação Python como ferramenta.

Como avaliar a relação de risco-retorno de ações no Python

Neste tutorial apresentamos o conceito de risco-retorno para a avaliação de ações, tomando como ferramenta de análise a linguagem Python.

O que são LLMs?

Anteriormente, aprendemos que cada Agente precisa de um Modelo de IA em seu núcleo, e que os LLMs são o tipo mais comum de modelos de IA para esse propósito. Agora, vamos aprender o que são LLMs e como eles impulsionam os Agentes. Esta seção oferece uma explicação técnica concisa sobre o uso de LLMs.

O que são Agentes de IA?

O que é um agente e como ele funciona? Como agentes tomam decisões usando racioncínio e planejamento? Neste artigo, nosso objetivo é investigar estas questões para construir um conhecimento fundamental sobre AI agents.

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

Previsão do CPI usando text mining

Exploramos neste exercício, de forma similar a Ferreira (2022), a utilidade de tópicos latentes extraídos dos comunicados do FOMC, por um modelo LDA, na previsão da inflação norte-americana, medida pelo CPI. O objetivo é comparar um modelo econométrico simples, tal como um AR-GAP de Faust e Wright (2013), em especificações com e sem os fatores textuais.

Nowcasting do PIB usando a linguagem R

Mostramos como usar a linguagem de programação R para coletar e tratar dados e construir o Nowcasting do PIB Brasileiro.

Previsão de demanda com o Prophet usando Python

Apresentamos o modelo Prophet e mostramos um exemplo aplicado com dados para previsão de demanda usando Python.

Nowcasting do PIB: um modelo de fatores usando Python

Neste exercício, implementamos o Nowcasting utilizando Modelos de Fatores Dinâmicos (Dynamic Factor Models) em Python, com o objetivo de prever o PIB dos EUA com base nos dados dos conjuntos FRED-MD e FRED-QD.

Como choques inflacionários afetam a previsão da Selic? Decomposição da variância no VAR com R

A decomposição da variância no VAR mede quanto do erro de previsão da Selic vem de cada choque. Com dados mensais de 2012 a 2026 no R, estimamos o peso da inflação da gasolina, com testes de estacionariedade, escolha de defasagens, diagnóstico dos resíduos, ordenação de Cholesky e intervalos por bootstrap.

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Como calcular retornos históricos de ações no Python?

Como avaliar a relação de risco-retorno de ações no Python

O que são LLMs?

O que são Agentes de IA?

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Previsão do CPI usando text mining

Nowcasting do PIB usando a linguagem R

Previsão de demanda com o Prophet usando Python

Nowcasting do PIB: um modelo de fatores usando Python

Como choques inflacionários afetam a previsão da Selic? Decomposição da variância no VAR com R

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